Geri Dön

Parallelization of noise subspace-based doa estimation algorithms on CPU and GPU

Gürültü altuzayı tabanlı DOA kestirim algoritmalarının CPU ve GPU üzerinde parallelleştirilmesi

  1. Tez No: 665560
  2. Yazar: HAMZA ERAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALPTEKİN TEMİZEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Modelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Varış Yönü (DOA) kestirimi, aktif bir araştırma alanı olarak bilinir ve dizi sinyal işleme altında incelenir. Bu alandaki algoritmalar; sonar, arama-kurtarma, navigasyon ve konum belirleme gibi çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, gerçek zamanlı bir sistem performansı elde etmek bazen bu algoritmalar için zorlu bir hale gelmektedir. Bu tezde, gürültü altuzayı-tabanlı dört farklı DOA kestirim algoritması (PHD, MUSIC, EV ve MN) ele alınmış ve her biri MATLAB, C/C++ ve CUDA'da gerçeklenmiştir. MATLAB gerçeklemeleri, ağırlıklı olarak teorik ve nümerik analizler için kullanılmıştır. C/C++ gerçeklemeleri ise algoritmaların paralelleştirme yapısını oluşturmak için kullanılmış ve her birinin seri ve (OpenMP ile) paralel olarak çalışan iki versiyonu gerçeklenmiştir. Teorik analizler kapsamında, bu algoritmalar DOA kestirim doğruluğu açısından birbirleriyle kıyaslanmış ve farklı parametrelerdeki (örn. dizi geometrisi, dizi açıklığı, SNR düzeyi vb.) değişimin doğruluk üzerindeki etkileri gözlemlenmiştir. Öte yandan uygulamaya dayalı deneylerde ise, MATLAB, C/C++ ve CUDA'daki tüm kodlar hem nümerik hem de performans açısından incelenmiştir. C/C++ ve CUDA kodlarının genel nümerik doğrulaması, (duyarlığına güvenilen) MATLAB kodlarına karşı gerçekleştirilmiştir. CUDA kod performansının ilk değerlendirmesinden sonra, GPU-tabanlı birtakım optimizasyonlar uygulanmış ve performanstaki ilgili iyileşmeler değerlendirilmiştir. CUDA kod performansı, farklı sistem konfigürasyonlarına sahip PC platformlarında karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Sonuç olarak; çoklu iş-parçacıklı temel C/C++ kodlarına kıyasla, CUDA kodları ile performansta kayda değer bir hızlanma sağlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Direction-of-Arrival (DOA) estimation is known as an active research area, and it is studied under array signal processing. The algorithms in this area are widely used in various applications such as sonar, search-and-rescue, navigation, and geolocation. However, achieving a real-time system performance is sometimes a challenging task for these algorithms. In this thesis, four noise subspace-based DOA estimation algorithms (PHD, MUSIC, EV, and MN) were considered and implemented in MATLAB, C/C++, and CUDA. MATLAB implementations were mainly used for theoretical and numerical analyses. Whereas, C/C++ implementations were initially used for constructing the parallelization structure and they were realized in two versions working serially and in parallel manner (via OpenMP). Within the scope of theoretical analysis, these algorithms were compared with each other in terms of DOA estimation accuracy and effects of change in different parameters (e.g., array geometry, array aperture, SNR level, etc.) on the accuracy were observed. On the other hand, in terms of implementation-based experiments, all the codes in MATLAB, C/C++, and CUDA were evaluated from both numerical and performance viewpoints. The general numerical validation of C/C++ and CUDA codes was realized against ground-truth MATLAB codes. After the initial assessment of the CUDA code performance, some GPU-based optimizations were applied and the corresponding performance improvements were evaluated. The CUDA code performance was benchmarked on the PC platforms with different system configurations. Consequently, a considerable speedup was achieved for CUDA codes compared to baseline multi-threaded C/C++ codes.

Benzer Tezler

  1. A numerical investigation on passive flow controls of open cavities at transonic speeds

    Açık kavitelerin pasif kontrolünün transonik akışlarda sayısal incelenmesi

    OĞUZHAN DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Havacılık Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAYRAM ÇELİK

    DOÇ. DR. KÜRŞAD MELİH GÜLEREN

  2. İnsan aktivitesi tanımaya yönelik büyük veri setlerinde kümeleme yöntemlerinin bulut üzerinde paralelleştirilmesi

    Parallelization of clustering methods for human activity recognition big datasets on cloud

    AHMED ABDULRAHMAN M.JAMEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAHRİYE AKAY

  3. Yalıtım özelliği geliştirilmiş nanolif malzemeler

    Nanofibers materials with improved insulation properties

    NESLİHAN KARACA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HACER AYŞEN ÖNEN

    PROF. DR. NURAY UÇAR

  4. Kompleks ve elektriksel olarak büyük hedeflerin radar kesit alanı hesabı için kullanılan seken ışın yöntemi ve fiziksel kırınım kuramı çözücülerinin CPU ve GPU donanımlarında paralelleştirerek hızlandırılması

    Acceleration of shooting and bouncing rays method and physical theory of diffraction solvers used for radar cross section calculation of complex and electrical large targets on CPU and GPU hardware through parallelization

    ÖZKAN KIRIK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANER ÖZDEMİR